論文の概要: A universal loss-limited optimum for fixed multi-pass quantum sensing per absorbed photon

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.25534v1
• Date: Wed, 26 Aug 2026 08:44:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-27 14:15:15.688436
• Title: A universal loss-limited optimum for fixed multi-pass quantum sensing per absorbed photon
• Title（参考訳）: 吸収光子当たりの固定多重パス量子センシングのための普遍的損失制限最適化
• Abstract要約: マルチパススキームは、サンプルを通して光子を数回送って、それについてより深く知る。 光ではなくサンプルが不足している場合、自然界のメリットの数字は、被写体が吸収する光子当たりの情報である。 1つの光子がサンプルを何度も通過し、最後に1回検出される固定されたスキームの損失制限最適値が一定に固定されていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-pass schemes send a photon through a sample several times to learn more about it. When the sample rather than the light is scarce, the natural figure of merit is the information gained per photon the object absorbs. We show that one constant fixes the loss-limited optimum of every fixed scheme in which a single photon passes repeatedly through the sample and is detected once at the end. Three properties suffice: information that grows as the square of the pass number, a fixed survival probability per pass, and no dose from a photon already lost. They force a single trade-off function $h(x)=x^2/(e^x-1)$, where $x$ is the number of passes times the loss per pass. Its maximum, 0.648, sits at $x_{\mathrm{opt}}=1.594$. The loss-limited ceiling of interaction-free interrogation and the multi-pass phase optimum of Yu et al. are two instances. Phase sensing of a weakly absorbing object is a third, optimal at $m_{\mathrm{opt}}=x_{\mathrm{opt}}/(ε+α)$ passes; the absorption $α$ and the parasitic loss $ε$ enter the optimum only through their sum, but the damage counts only $α$. N00N states and their loss-robust generalisations do worse per absorbed photon, and optimising over photon number and pass number together returns a single recycled photon. Two further problems are priced in the same measure. Absorption estimation gains nothing, for any scheme. Detecting a faint companion below the Rayleigh limit costs the companion a dose that does not depend on its faintness, while under direct imaging the dose grows without bound. For a fragile sample the gentlest measurement is also the simplest one: a single photon, recycled.
• Abstract（参考訳）: マルチパススキームは、サンプルを通して光子を数回送って、それについてより深く知る。 光ではなくサンプルが不足している場合、自然界のメリットの数字は、被写体が吸収する光子当たりの情報である。 1つの光子がサンプルを何度も通過し、最後に1回検出される固定されたスキームの損失制限最適値が一定に固定されていることを示す。 3つの特性:パス番号の正方形として成長する情報、パス当たりの生存確率の固定、光子からの線量はすでに失われている。 それらは単一のトレードオフ関数 $h(x)=x^2/(e^x-1)$ を強制する。 最大値 0.648 は$x_{\mathrm{opt}}=1.594$ である。 相互作用のない尋問の損失制限天井と、Yuらのマルチパス位相最適化は2つの例である。 弱い吸収対象の位相感知は、$m_{\mathrm{opt}}=x_{\mathrm{opt}}/(ε+α)$パスで最適であり、吸収$α$と寄生損失$ε$は、それらの和を通してのみ最適状態に入るが、損傷はわずか$α$である。 N00N状態とそれらのロスローバストな一般化は吸収光子ごとに悪化し、光子数と通過番号を最適化して1つのリサイクル光子を返す。 さらに2つの問題が同じ基準で価格設定されている。 吸収推定はどんなスキームでも何も得ない。 レイリー限界の下にあるかすかな伴奏を検出すると、そのかすかさに依存しない線量が発生する。 脆弱な試料の場合、最も穏やかな測定は最も単純なもので、単一の光子をリサイクルする。

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